信息处理方法、终端和服务器技术

本发明专利技术提供一种信息处理方法、终端和服务器，其中应用于终端的方法包括：采集所述终端当前的网络状态信息；将所述当前的网络状态信息输入到预测网络模型中，得到预测结果；在所述预测结果指示所述当前的网络状态信息符合所述目标事件的触发条件的情况下，执行所述目标事件关联的目标操作。终端在预测结果指示当前的网络状态信息符合目标事件的触发条件时，可以及时执行对应该目标事件的操作。终端利用依据固有协议搜索到的网络状态信息来预测可能发生的异常事件，以便采取及时、有效的措施来应对可能发生的异常事件，减少异常事件对终端的影响，增加了终端采集到的小区资讯的多方面应用，且优化了终端应对异常事件的预测和处理机制。

Information processing methods, terminals and servers

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、终端和服务器
本专利技术实施例涉及通信
，尤其涉及一种信息处理方法、终端和服务器。
技术介绍
终端在使用过程中，通常需要持续对周遭小区进行搜索和量测，搜索到的小区资讯用于查找服务质量较好的小区，以使终端能够较为及时的切换到服务质量最好的小区。然而，在终端因小区服务质量等因素发生掉话、切换网络连接等突发事件的情况下，终端通常无法针对该事件作出及时有效的处理措施，从而影响终端的正常使用。可见，现有的终端存在对突发事件处理较为不及时的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种信息处理方法、终端和服务器，以解决现有的终端存在对突发事件处理较为不及时技术问题。为了达到上述目的，本专利技术提供的具体方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种信息处理方法，应用于终端，所述方法包括：采集所述终端当前的网络状态信息；将所述当前的网络状态信息输入到预测网络模型中，得到预测结果；在所述预测结果指示所述当前的网络状态信息符合目标事件的触发条件的情况下，执行所述目标事件关联的目标操作。第二方面，本专利技术实施例提供了一种信息处理方法，应用于服务器，所述网络生成方法包括：接收终端发送的目标事件对应的网络状态信息；根据所述目标事件对应的网络状态信息生成预测网络模型；将所述预测网络模型发送至所述终端。第三方面，本专利技术实施例提供了一种终端，包括：采集模块，用于采集所述终端当前的网络状态信息；输入模块，用于将所述当前的网络状态信息输入到预测网络模型中，得到预测结果；执行模块，用于在所述预测结果指示所述当前的网络状态信息符合目标事件的触发条件的情况下，执行所述目标事件关联的目标操作。可选的，所述采集模块还用于持续采集所述终端的网络状态信息；所述终端还包括：获取模块，用于在监测到目标事件触发的情况下，获取所采集的所述终端的网络状态信息中与所述目标事件对应的网络状态信息；训练模块，用于根据所述目标事件对应的网络状态信息，对深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型。可选的，所述目标事件对应的网络状态信息为所述目标事件触发前预设时段内所采集的所述终端的网络状态信息；所述训练模块用于：将所述目标事件触发前预设时段内所采集的所述终端的网络状态信息按照预设顺序排列；将按照预设顺序排列后的网络状态信息作为特征向量；基于所述目标事件，生成事件标签；采用所述特征向量和所述事件标签，对预设的深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型。可选的，所述训练模块用于：根据所述目标事件至少两次触发时所述目标事件对应的网络状态信息，对深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型。可选的，所述采集模块还用于持续采集所述终端的网络状态信息；所述终端还包括：发送模块，用于在监测到所述目标事件触发的情况下，向服务器发送所述目标事件对应的网络状态信息，以使所述服务器根据所述目标事件对应的网络状态信息生成所述预测网络模型；接收模块，用于接收所述服务器返回的所述预测网络模型。可选的，所述网络状态信息包括频点、小区资讯和小区信号量测结果中的至少一种。第四方面，本专利技术实施例提供了一种服务器，包括：接收模块，用于接收终端发送的所述目标事件对应的网络状态信息；生成模块，用于根据所述目标事件对应的网络状态信息生成预测网络模型；发送模块，用于将所述预测网络模型发送至所述终端。可选的，所述目标事件对应的网络状态信息为所述目标事件发生前预设时段内所述终端的网络状态信息；所述生成模块用于：将所述目标事件触发前预设时段内所述终端的网络状态信息按照预设顺序排列；将按照预设顺序排列后的网络状态信息作为特征向量；基于所述目标事件，生成事件标签；采用所述特征向量和所述事件标签，对预设的深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型。可选的，所述网络状态信息包括频点、小区资讯和小区信号量测结果中的至少一种。第五方面，本专利技术实施例还提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任一项所述的信息处理方法。第六方面，本专利技术实施例还提供了一种服务器，包括收发机、总线接口、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第二方面中任一项所述的信息处理方法。第七方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机序被处理器执行时实现如第一方面和第二方面中任一项所述的信息处理方法的步骤。本专利技术实施例中，终端通过采集当前的网络状态信息，并输入到预测网络模型中，以预测是否可能发生目标事件。终端在预测结果指示当前的网络状态信息符合目标事件的触发条件的情况下，可以及时执行该目标事件关联的目标操作。这样，终端依据搜索到的网络状态信息来预测可能发生的异常事件，以便采取及时、有效的措施来应对可能发生的异常事件，减少异常事件对终端的影响，优化了终端应对异常事件的预测和处理机制。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中的预测网络模型的一种训练流程示意图；图3为本专利技术实施例中的预测网络模型的另一种训练流程示意图；图4为本专利技术另一实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；图5为本专利技术一实施例提供的一种终端的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的另一种终端的结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的另一种终端的结构示意图；图8为一本专利技术实施例提供的一种服务器的结构示意图；图9为本专利技术另一实施例提供的一种终端的结构示意图；图10为本专利技术另一实施例提供的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1，图1为本专利技术实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图。本实施例中，所述信息处理方法应用于终端，所述终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、计步器等。如图1所示，所提供的信息处理方法包括以下步骤：步骤101、采集终端当前的网络状态信息；本实施例中，终端处于网络连接状态时，可以实时采集其当前的网络状态信息，终端所接入的网络可以包括全球移动通信系统(GlobalSystemforMobilecommunications，简称GSM)、宽带码多分址(WidebandCodeDivisionMultipleAccess，简称WCDMA)、码多分址(CodeDivisionMultipleAccess，简称CDMA)、通用移动通信技术的长期演进(LongTermEvolution，简称LTE)、第五代移动通信网络新空口(5th-GenerationNewRadio，简称5GNR)等中的一项或多项。终端内设置有至少一张用户身份识别卡(SubscriberIdentificationModule，简称SIM卡)，终端通过该至少一张SIM卡与对应的网络服务基站建立通信连接，实现终端通信。终端所采集的网络状态信息，可以为终端上部分SIM卡或者全部本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理方法，应用于终端，其特征在于，所述方法包括：采集所述终端当前的网络状态信息；将所述当前的网络状态信息输入到预测网络模型中，得到预测结果；在所述预测结果指示所述当前的网络状态信息符合目标事件的触发条件的情况下，执行所述目标事件关联的目标操作。

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，应用于终端，其特征在于，所述方法包括：采集所述终端当前的网络状态信息；将所述当前的网络状态信息输入到预测网络模型中，得到预测结果；在所述预测结果指示所述当前的网络状态信息符合目标事件的触发条件的情况下，执行所述目标事件关联的目标操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述终端当前的网络状态信息之前，所述方法还包括：持续采集所述终端的网络状态信息；在目标事件发生的情况下，获取所采集的所述终端的网络状态信息中与所述目标事件对应的网络状态信息；根据所述目标事件对应的网络状态信息，对深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标事件对应的网络状态信息为所述目标事件发生前预设时段内所采集的所述终端的网络状态信息；所述根据所述目标事件对应的网络状态信息，对深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型，包括：将所述目标事件触发前预设时段内所采集的所述终端的网络状态信息按照预设顺序排列；将按照预设顺序排列后的网络状态信息作为特征向量；基于所述目标事件，生成事件标签；采用所述特征向量和所述事件标签，对预设的深度学习网络进行训练，得到所述预测网络模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集所述终端当前的网络状态信息之前，所述方法还包括：持续采集所述终端的网络状态信息；在所述目标事件发生的情况下，向服务器发送所述目标事件对应的网络状态信息，以使所述服务器根据所述目标事件对应的网络状态信息生成所述预测网络模型；接收所述服务器返回的所述预测网...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭嘉骏，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44